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关于如何构建机器学习系统的一些建议
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关于如何构建机器学习系统的一些建议
假设你已经实现了正则化线性回归来预测房价所以你有通常的学习算法的成本函数平方误差加上这个正则化项但是如果你训练模型并发现它在预测中犯了不可接受的大错误当你构建机器学习算法时你下一步会尝试什么通常有很多不同的事情你可以尝试例如可以决定获得更多的培训示例因为有更多的数据应该会有所帮助也许有太多的特征所以可以尝试一组较小的功能或者希望获得额外的功能例如找到房屋的附加属性来投入到数据中并尝试添加多项式特征如X1²X2²X1X2以此类推或者你可能想知道lambda的值是否选的好所以在任何给定的机器学习应用程序上这些事情中的一些可能是富有成效的如何有效构建机器学习算法的关键是如果你能找到一个很好的方法来选择在哪里投资你的时间。
